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目視官能検査の自動化

研究者:加藤 邦人

キーワード
AI、官能検査、感性品質、人間の五感、検査の自動化・標準化

岐阜大学工学部電気電子・情報工学科

加藤 邦人

人の感性量に頼る官能検査をAIに学習させることに成功しました。匠の技などの暗黙知の学習を目指しています。

最近の研究テーマ

✦ コンピュータビジョン、画像認識の基礎理論と産業応用
✦ 深層学習
✦ 画像認識、物体検出、追跡、行動認識、異常検知
✦ 感性情報処理

研究概要

官能検査とは、人間の五感(目・耳・鼻・舌・皮膚)を使って品質を判定する検査です。官能検査は、人間の感覚に頼って検査を行うため、判定には相当の技術と経験が必要であり、また、検査する人が違う場合や、同じ人が検査をする場合でも、検査の環境の違いやその日の体調によって良否判定にばらつきが発生するという問題があります。これらの問題を解決するために、AI技術と認知科学の知見を組み合わせ、人の
感性に従った良否判定を自動で行う研究に取り組みました。
具体的には、木目画像を木目を構成する要素に分解し、分解された要素から感性量を推定するアプローチをとりました。まず、木目画像を木目を構成する要素に分解します。これにより、対象の木目画像の明るさの度合いや線の傾き度合いを数値で表します。次に、分解された木目の要素から木目の良さを推定します。最後に、推定された木目の良さを基に良と不良を判定します。

 

 

産業界へのアピールポイント

  • AI技術と認知科学の融合
  • 感性の解明

実用化例・活用例

  • 官能検査の自動化、標準化
  • 官能検査の結果に寄与する要因の解明
  • 官能品質の向上

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